LoveCTO叶片特征是植物分类和鉴定的重要依据。由于植物叶片具有多样性，且其图像可能含有许多背景成分，故在分析之前对其图像进行预处理是非常必要的。数学形态学是一项用于图像处理和模式识别的新方法，是生物学的一个分支，用来研究动物和植物的形状和结构。
一般来说，图像的预处理过程主要包括消除噪声、去除背景和边缘检测3个环节。某些植物叶片可能由于遭受虫害或其他原因，在去除背景后叶片图像或许会出现小的孔洞，这将影响后面的操作，并导致不能准确提取叶片的特征。为此，在去除背景后，可以利用预处理模型对图像开展数学形态处理，利用数学形态的闭运算来消除这些孔洞。
1、叶片图像获取
（1）相机获取
（2）扫描仪获取
2、叶片图像预处理
图像预处理是相对于特征提取、图像识别而言的一种前期处理，目的是去除噪声，对由测量仪器或其他因素所造成的退化现象进行复原。
3、彩色图像的灰度化
在RGB模型中，如果R=G=B，则彩色表示一项灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，灰度图像中的每个像素只需要一个字节来存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。彩色图像的灰度化方法包括：分量法、最大值法、平均值法和加权平均法等。
4、图像分割
为了辨识和分析植物叶片图像中的特定目标，需要将特定目标从植物叶片图像中提取出来，图像分割的过程就是提取目标区域的过程。
5、图像消噪
常用的图像消噪方法
（1）中值滤波
（2）均值滤波
（3）维纳滤波
（4）高斯滤波
（5）双边滤波
6、灰度图像的二值化
通常，对叶片图像开展二值化的目的是将叶片和其背景分开并形成二值图像。由于叶片图像的颜色差异问题，灰度图像很难使用均匀灰度阈值进行分割，因此我们必须为每张图像设置各自的灰色阈值，即每张叶片图像的二值化阈值是不同的。
（1）迭代阈值选择法。迭代阈值选择法是植物叶片研究领域一种比较常用的计算灰度门限的方法。
（2）最大类间方差法。
（3）聚类分析。
（4）最佳直方图熵法。
7、形态学处理技术
数学形态学基于对图像形态的特征开展分析，其定义了两种基本的变换，即腐蚀（Erosion）和膨胀(Dilation)，形态学的其他运算都由这两种基本运算复合而成。
（1）腐蚀
（2）膨胀
（3）闭运算（先膨胀后腐蚀）
（4）开运算（先腐蚀后膨胀）
8、尺寸标准化
如果植物的叶片大小不一，在特征提取时便会造成其维数不同，导致无法识别植物的类别。在使用扫描仪时，由于获得的叶片图像较大，使得计算量非常大，故需要对图像尺寸进行归一化处理。例如，尺寸为400*400像素大小，这样即可以尽可能地保留叶片图像信息，又能使每个叶片的最小尺寸大于归一化尺寸。因此在归一化时只需要进行缩小变化。经过缩小变化所产生的图像，其中有的像素可能在原图中找不到相应像素，此时一般需要进行插值处理。同时，有些植物叶片柄部具有凹槽并且向某一方向倾斜，会影响实验效果，可以对扫描获取的叶片图像进行左右转置处理（水平镜像），以消除凹槽造成的影响。
